剪枝-量化-蒸馏第26页

基于霍克斯过程的限价订单簿模型下的深度强化学习做市策略

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数量技术宅·2024-01-17 22:47

VWAP 订单的最佳执行方法：随机控制法

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数量技术宅·2024-01-17 22:47

数量技术宅·2024-01-17 22:15

海龟交易法读书笔记

决定的三个要素：选择市场、开仓时机、平仓时机两大量化工具唐奇安通道突破法、趋势组合过滤器这些交易者的心态缺陷，是交易中需要避免的：避免结果偏好避免近期偏好避免预测未来风险控制每下一个单的时候，都要设置止损

傅越驰Ameeya·2024-01-17 22:15

全方位提升用户数字化体验的解决方案

前言在数字化的世界中，用户体验越来越成为企业关注的焦点，然而，用户体验极具主观性，科学地评估用户体验，建立科学的量化体系是难上加难。

观测云·2024-01-17 21:50

机器人跟踪性能量化指标

衡量机械臂关节轨迹跟踪控制的性能可以通过以下几个方面来进行：跟踪精度：这是衡量机械臂关节轨迹跟踪控制性能的最重要的指标。它反映了机械臂实际运动轨迹与期望运动轨迹之间的偏差。跟踪精度越高，说明机械臂的控制性能越好。运动范围：机械臂的运动范围也是衡量其性能的重要指标之一。好的轨迹跟踪控制系统应该能使机械臂达到其设计的最大运动范围，以满足各种应用的需求。稳定性：稳定的控制系统在受到扰动时能快速恢复到正常

FL17171314·2024-01-17 20:28

量化交易回测框架Backtrader使用optstrategy优化

简介给策略增加指标后，需要给你指标设置参数，比如SMA设置几天合适呢，每个股票的周期又都不一样。总不能一个一个的自己尝试。Backtrader提供了一个参数优化的方法，可以按照给出的范围来运行，大家可以根据结果寻找最优的均线天数。具体可以参看Backtrader官方文档quickstart目标：通过给策略一个范围值，根据运行结果，找出某适合一只股票的盘整周期。原理通过optstrategy方法，给

一块自由的砖·2024-01-17 19:50

量的差距带来质的距差和巨差2022-11-06

人和人的差距在于量的差距，在于具体量化的遍数精准训练的差距。微小的距差带来巨差，真正的高人、真正的牛的都在做最笨的基本功，每天多做1个，多做2个，多做3个……从不

狠角色·2024-01-17 19:28

线性回归理论+实战

损失函数（lossfunction）能够量化目标的实际值与预测值之间的差距。通常我们会选择非负数作为损失，且数值越小表示损失越小，完美预测时的损失为0。回归问题中最常用的损失函数是平方误差函数。

良子c·2024-01-17 18:13

智慧公厕：打造智慧城市公共厕所信息化管理的新升级

本文以智慧公厕源头厂家广州中期科技有限公司大量精品案例，包括机场、高铁、地铁、甲级写字楼、城市批量化实施的智慧公厕标杆项

中期科技ZONTREE·2024-01-17 18:10

手把手教你搭建3D元宇宙场景！

“这是以我理想中的元宇宙进行搭建的3D场景，也是我第一次使用轻量化图形引擎工具完成的完整场景，资源丰富，操作

老子云平台·2024-01-17 17:19

Python文本向量化入门（五）：自定义中文词袋

在文本向量化中，使用预训练的词向量，例如Word2Vec、GloVe或FastText等，是常见的做法。这些词向量已经在大量文本数据上进行了训练，为我们提供了现成的词嵌入表示。

Dxy1239310216·2024-01-17 17:05

Python文本向量化入门（三）：查看默认词袋

在文本分析和自然语言处理中，将文本数据转换为数值型格式是至关重要的第一步。这有助于我们利用机器学习算法进行更高效的数据分析。Scikit-learn库中的CountVectorizer类是一个非常有用的工具，它可以将文本数据转换为词频矩阵。首先，我们需要导入所需的库和模块：fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer接下来，我们定

Dxy1239310216·2024-01-17 17:04

Python文本向量化入门（四）：中文词袋问题

在文本分析和自然语言处理中，将中文文本转换为数值型格式是一个重要的步骤。这有助于我们利用机器学习算法进行高效的数据分析。因为之前的学习中发现Scikit-learn的CountVectorizer不支持中文分词，所以在本篇文章中，我们将介绍如何使用jieba分词和Scikit-learn的CountVectorizer进行中文文本的特征提取。首先，我们需要导入所需的库和模块：importjieba

Dxy1239310216·2024-01-17 17:04

3、Numpy中的通用函数

这些函数是高度优化的、快速的向量化包装器，提供了简单的方法对数组中的所有元素执行相同的操作，而不需要编写循环语句。以下是一些常见的NumPy通用函数：数学运算np.add：元素级的数组加法。

O_meGa·2024-01-17 15:31

关于自然科学研究与量化投资研究的关系

这是非常重要的，因为科学的方法使得整个量化交易过程中重要的判断更严谨与更有纪律性。如果不严谨，宽客很容易因为痴心妄想和情绪化误入歧途而丧失逻辑一致性，而逻辑一致性在许多科学领域都有助于科学研究。

IFT星星之火·2024-01-17 15:36

即刻预约 | Get 你的 DolphinDB 官方证书！

赶紧将#参加DolphinDB的首场考试#列进你的计划清单，获取2024年的第一份证书吧~DolphinDB技能认证已登陆官网，点击“开发者中心”→“技能认证”进入现在，DolphinDB正逐渐成为国内量化金融领域的通用基础软件

DolphinDB智臾科技·2024-01-17 15:19

用时序数据库 DolphinDB 搭建一套轻量化工业试验平台解决方案

本文将提供一个轻量化的工业试验平台数据处理解决方案，快速简单地实现海量数据采集、存储、处理和分析，帮助企业提高产品的质量和竞争力。

DolphinDB智臾科技·2024-01-17 15:46

106、Text-Image Conditioned Diffusion for Consistent Text-to-3D Generation

使用两种不同的分数蒸馏进行监督:文本条件下的多视图扩散模型（维护文本的多视图一致性）和图像条件下的新视图扩散模型（维护视图之间的一致性）。对于3D表示，实

C--G·2024-01-17 14:16

紫青牛营销随笔：2020-11-21

我的目标很简单，就是能量化标准的在网上做事情。否则，一天一晃就过，光阴似箭，一寸光阴一寸金。量上去了，营

紫青牛笔记·2024-01-17 13:18

特色酒酿酒工艺：马铃薯土豆酒怎么酿制？

设备方面：发酵设备，酿酒蒸馏设备、打浆机、酒精计。二、制作土豆泥。将无病虫烂斑的马铃薯洗净去皮，放入锅

转角遇见酒·2024-01-17 13:08

长投学堂：理财，是一种生活态度

将理财作为一种生活态度，你会将量化思维应用的出神入化；你会将沉没成本放在脑后，一切向前看；你会更清晰的俯瞰自己的生活和消费质量，对自己的日常有更好的把控，控制了消费，也就控制了时间，而把握好时间，就能赚取更多的

盏霁·2024-01-17 12:38

GPT实战系列-实战Qwen在Cuda 12+24G部署方案

目前Qwen的口碑貌似还不错，测试显卡内存24G，毕竟有限，排除了Qwen14非量化方案Qwen-14B-Chat，只有Qwen-7B-Chat，Qwen-7B-Chat-Int4，Qwen-14B-Chat-Int4

Alex_StarSky·2024-01-17 12:43

速通——决策树（泰坦尼克号乘客生存预测案例）

3.决策树也易过拟合，采用剪枝的方法缓解过拟合二、信息熵1、概述：描述信息的完整性和有序性2、熵（Entropy）信息论中代表随机变量不确定度的度量；熵越大，数据的不确定性越高，信息就越多；

小林打怪中·2024-01-17 12:12

聚甲基丙烯酸甲酯PMMA的特性有哪些？UV胶水能够粘接聚甲基丙烯酸甲酯PMMA吗？又有哪些优势呢？

2.轻质：PMMA是一种轻质塑料，比玻璃轻，因此在需要轻量化的应用中被广泛使用。3.良好的机械性能：PMMA具有良好的机械强度和

TDK15622868324·2024-01-17 12:40

Linux系统资源分析手段：CPU，内存，磁盘与网络IO的瓶颈定位

用于测试：在开启某个服务时，我们需要拥有对于该服务运行时资源占用的量化手段。在这些场景下，我我们需要一些调试手段帮我们量化进程对于系统资源的占用情况。

linux大本营·2024-01-17 09:30

【软件测试】前端性能测试工具原理

WebPagetest功能简介WebPagetest，是前端性能测试的利器：可以为我们提供全方位的量化指标，包括页面的加载时间、首字节时间、渲染开始时间、最早页面可交互时间、页面中各种资源的字节数、后端请求数量等一系

码农丁丁·2024-01-17 07:23

艰难医证（16）

4.冲洗吹干：用蒸馏水彻底冲洗，吹干。酸蚀面呈白色云雾状。5.涂布封闭剂：再次用干棉球隔湿，将封闭剂均匀涂在酸蚀面上

牙医孙杰·2024-01-17 07:43

论文笔记（二十）VisuoTactile 6D Pose Estimation of an In-Hand Object using Vision and Tactile Sensor Data

文章概括摘要1.介绍2.背景3.网络结构A.视觉触觉传感器融合B.姿势估计器C.损失函数4.数据集的生成A.触觉传感器不变的姿态估计B.数据收集设置C.数据集特征5.实验A.网络训练设置B.硬件部署6.结果A.量化评估

墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:40

VQGAN：从图像重建到图像生成

我已经开始讨论VQGAN的一部分——自编码器（VQVAE：矢量量化变分自动编码器）。VQVAE的概念是对编码器、解码器和码书的同时训练，该码书适用于所有可能的图像。码书是一组256个嵌入向量。

小北的北·2024-01-17 07:43

InternLM第5次课笔记

LMDeploy大模型量化部署实践1大模型部署背景2LMDeploy简介3动手实践环节https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/lmdeploy/lmdeploy.md3

Jamiechoi·2024-01-17 06:45

大模型学习之书生·浦语大模型5——基于LMDeploy大模型量化部署实践

目录大模型部署背景LMDeploy部署量化TurboMindAPIserver动手实践环节

uncle_ll·2024-01-17 05:00

现金流游戏复盘20200712

量化量化量化角色：医生总收入：13200元总支出：9650元月现金流：3550元财务自由度：1.83%――――――――――――――――――本周风险：漏领月现金流一次（可控）、失业一次（不可控）本周机会：

sunflower_fce2·2024-01-17 05:33

为什么大厂暴力裁员确很少有技术人敢举报？

大厂会包装，将暴力裁员包装为KPI优化KPI这个玩意，其实是蛮扯淡的，也不知道是谁发明的，反正在企业里面执行之后，老板就开心了，员工就叫苦了，毕竟要用KPI来量化员工的工作内容，且员工之间都是透明的，谁也别想偷懒

架构随笔录·2024-01-17 05:02

【书生·浦语】大模型实战营——LMDeploy 大模型量化部署实战

LMDeploy简介推理性能核心功能-量化量化可以大大降低显存，同时提升推理速度。LLM是典型的访存密集型任务WeightOnly量化：核心功能——推理引擎TurboMind主要包

不想动脑筋的亮亮·2024-01-17 04:16

牛客周赛 Round 11 解题报告 | 珂学家 | 线性dp+大剪枝

2023秋招—数据开发面经—美的今天滴滴群里发的消息24届计算机听劝23届亲身经历想问一下快手周末会联系吗邮储软件研发中心-实习淘汰有感邮储软件研发中心-实习淘汰有感重庆秋招系列(11)-重庆就业岗位汇总招银网络科技一面招银网络科技一面招银网络测开一面二面+hr面（已offer）招银网络测开一面二面+hr面（已offer）天津就业求职好公司及薪资汇总2024秋招4399前端一面面经荣耀测开一面荣耀

2301_79125431·2024-01-17 04:26

H264/AVC的句法和语义

概述码流的基本单位：在编码器输出的码流中，数据的基本单位是句法元素，每个句法元素由若干比特组成，它表示某个特定的物理意义，比如宏块类型、量化参数等。句法：句法表征句法元素的组织结构。

DogDaoDao·2024-01-17 03:53

115、【回溯算法】leetcode ——216.组合总和III：回溯法+剪枝优化（C++版本）

题目描述原题链接：216.组合总和III解题思路整体回溯法思路类似于77.组合（回溯法+剪枝优化），与之不同的是，需要多一个相加和为n的判定条件，可以让每次传入数的时候进行n-i，直至找到n==0时，再将结果压入结果集中

辰阳星宇·2024-01-17 00:18

组合总和（回溯+剪枝）

题目：链接：LeetCode39.组合总和难度：中等给你一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标整数target，找出candidates中可以使数字和为目标数target的所有不同组合，并以列表形式返回。你可以按任意顺序返回这些组合。candidates中的同一个数字可以无限制重复被选取。如果至少一个数字的被选数量不同，则两种组合是不同的。对于给定的输入，保证和为target的不同

WorldMaya·2024-01-17 00:48

回溯+剪枝.39.组合总和

题目描述给定一个无重复元素的数组candidates和一个目标数target，找出candidates中所有可以使数字和为target的组合。candidates中的数字可以无限制重复被选取。说明：所有数字（包括target）都是正整数。解集不能包含重复的组合示例1：输入：candidates=[2,3,6,7],target=7,所求解集为：[[7],[2,2,3]]示例2：输入：candida

蘑菇沏茶·2024-01-17 00:17

组合总和 III（回溯 & 剪枝）

文章目录题目描述思路分析完整代码优化(剪枝)题目描述找出所有相加之和为n的k个数的组合，且满足下列条件：只使用数字1到9每个数字最多使用一次返回所有可能的有效组合的列表。

深度不学习！！·2024-01-17 00:17

回溯+剪枝.40.组合总和II

题目描述给定一个数组candidates和一个目标数target，找出candidates中所有可以使数字和为target的组合。candidates中的每个数字在每个组合中只能使用一次。说明：所有数字（包括目标数）都是正整数。解集不能包含重复的组合。示例1:输入:candidates=[10,1,2,7,6,1,5],target=8,所求解集为:[[1,7],[1,2,5],[2,6],[1,

蘑菇沏茶·2024-01-17 00:17

LeetCode 216. 组合总和 III

关于剪枝操作：画图可以观察出，要完成剪枝操作，只需

迷途小羔羊。·2024-01-17 00:16

Leetcode：77. 组合、216. 组合总和 III（C++）

目录77.组合：问题描述：实现代码与解析：递归（回溯）：原理思路：剪枝优化版：原理思路：216.组合总和III：问题描述：实现代码与解析：回溯：原理思路：剪枝版：77.组合：问题描述：给定两个整数n和k

Cosmoshhhyyy·2024-01-17 00:15

组合总和 III（回溯+剪枝）

216.组合总和III原题链接：https://leetcode.cn/problems/combination-sum-iii/题解：https://leetcode.cn/problems/combination-sum-iii/solution/jian-zhi-kao-lu-bi-jiao-wan-shan-de-by-_-x5oa/题目找出所有相加之和为n的k个数的组合，且满足下列条件：

奇迹静静~·2024-01-17 00:45

LeetCode刷题13:回溯+剪枝解决216.组合总和 III

找出所有相加之和为n的k个数的组合，且满足下列条件：只使用数字1到9每个数字最多使用一次返回所有可能的有效组合的列表。该列表不能包含相同的组合两次，组合可以以任何顺序返回。示例1:输入:k=3,n=7输出:[[1,2,4]]解释:1+2+4=7没有其他符合的组合了。示例2:输入:k=3,n=9输出:[[1,2,6],[1,3,5],[2,3,4]]解释:1+2+6=91+3+5=92+3+4=9没

ARuiiiiiii·2024-01-17 00:14

U390341 小猫爬山题解

经历了千辛万苦，小猫们终于爬上了山顶，但是疲倦的它们再也不想徒步走下山了（呜咕>__ans)return;剪枝，如果组数已经大于最优值ans,就没有再搜的必要了if(t==n+1){已经将n个数都分好了组

鸠Wcx·2024-01-16 23:43

Smart原则订立跑步目标

S：Specific目标要具体明确（跑步）M:Measurable订立目标需要是可量化的。1.5公里起步，每周增加0.5公司，最终目标5公里+A：Achieva

咖啡微苦·2024-01-16 23:08

TensorRT模型优化部署 (八）--模型剪枝Pruning

注册算子第四章TensorRT模型优化部署（四）–Rooflinemodel第五章TensorRT模型优化部署（五）–模型优化部署重点注意第六章TensorRT模型优化部署（六）–Quantization量化基础

小豆包的小朋友0217·2024-01-16 22:23

2024年初私募量化策略大盘点

因子挖掘还是以手工为主，最有效的因子（策略）仍然是技术类的趋势+反转，无论是CTA还是量化多头都是如此。模型构成基本上都是机器学习。其中树模型比神经网络占比更大一些，有的机构中使用率高达90%。

量化风云·2024-01-16 22:20

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